현재, 전 세계 시장의 시각 검사 소프트웨어의 대다수는 AI 알고리즘이 아닌 전통적인 알고리즘, 즉 순방향 비교로 알려져 있습니다. 양품 데이터를 입력하고 다른 제품과 비교하여 다른 제품을 불량품으로 간주합니다. 전통적인 알고리즘은 1세대 측정 데이터를 기반으로 구축된 알고리즘 표준으로, 제품 매칭을 감지하고 소프트웨어에 적응합니다. 소프트웨어는 다양한 결함 모듈을 미리 설정해두고, 현장 작업자는 서로 다른 결함 모듈을 제품의 서로 다른 위치에 원을 그려 감지합니다. 감지된 제품이 감지 카메라를 빠르게 통과함에 따라 감지 위치가 다양한 정도로 벗어날 수 있습니다. 따라서 소프트웨어는 감지 정확도를 제공하기 위해 원 그리기 기능을 통해 감지된 제품의 감지 위치를 지속적으로 조정해야 합니다. 조정된 매개변수는 복잡하고, 작동이 고정되어 있으며, 작업자의 기술 요구 사항이 높습니다. 또한 제품의 외부 구조의 영향으로 인해 간섭, 오판 및 누락 감지에 취약합니다.
기술적 장점:
측정 및 위치 지정 요구 사항에 적합하며, 높은 측정 정확도를 제공합니다.
기술적 단점:
1. 프로그램 매개변수가 많고 복잡하며, 매개변수 간의 상관관계가 자주 발생하여 전문 디버깅 인력의 경험에 크게 의존합니다.
2. 특수한 요구 사항에 맞는 알고리즘 개발에는 긴 개발 주기가 필요하며, 알고리즘 모델을 빠르게 추가할 수 없습니다.
3. 복잡한 요구 사항에 대한 빠른 알고리즘이 없어 계산 효율이 낮고 결함 감지 유형이 단일합니다.
4. 작동 조건에 대한 요구 사항이 높고 환경 적응성이 떨어집니다.
현재, 전 세계 시장의 시각 검사 소프트웨어의 대다수는 AI 알고리즘이 아닌 전통적인 알고리즘, 즉 순방향 비교로 알려져 있습니다. 양품 데이터를 입력하고 다른 제품과 비교하여 다른 제품을 불량품으로 간주합니다. 전통적인 알고리즘은 1세대 측정 데이터를 기반으로 구축된 알고리즘 표준으로, 제품 매칭을 감지하고 소프트웨어에 적응합니다. 소프트웨어는 다양한 결함 모듈을 미리 설정해두고, 현장 작업자는 서로 다른 결함 모듈을 제품의 서로 다른 위치에 원을 그려 감지합니다. 감지된 제품이 감지 카메라를 빠르게 통과함에 따라 감지 위치가 다양한 정도로 벗어날 수 있습니다. 따라서 소프트웨어는 감지 정확도를 제공하기 위해 원 그리기 기능을 통해 감지된 제품의 감지 위치를 지속적으로 조정해야 합니다. 조정된 매개변수는 복잡하고, 작동이 고정되어 있으며, 작업자의 기술 요구 사항이 높습니다. 또한 제품의 외부 구조의 영향으로 인해 간섭, 오판 및 누락 감지에 취약합니다.
기술적 장점:
측정 및 위치 지정 요구 사항에 적합하며, 높은 측정 정확도를 제공합니다.
기술적 단점:
1. 프로그램 매개변수가 많고 복잡하며, 매개변수 간의 상관관계가 자주 발생하여 전문 디버깅 인력의 경험에 크게 의존합니다.
2. 특수한 요구 사항에 맞는 알고리즘 개발에는 긴 개발 주기가 필요하며, 알고리즘 모델을 빠르게 추가할 수 없습니다.
3. 복잡한 요구 사항에 대한 빠른 알고리즘이 없어 계산 효율이 낮고 결함 감지 유형이 단일합니다.
4. 작동 조건에 대한 요구 사항이 높고 환경 적응성이 떨어집니다.
